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梯度空间下的丝饼表面缺陷检测

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为解决工业生产中人工检测丝饼表面缺陷效率低、漏检率高的问题,提出了一种在梯度空间下根据图像信息熵变化和能量分布的差异来检测丝饼表面缺陷的方法.首先设计一套基于机器视觉的丝饼图像采集装置,用于获取传输过程中的丝饼表面图像;然后将丝饼图像转换到梯度空间域,构建一个信息熵和能量的组合特征用来表征缺陷,选择适当的临界阈值区分丝饼缺陷区域与正常区域;最后对分割出的丝饼缺陷利用形态学处理得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法对丝饼表面污渍、压痕、起毛等缺陷具有较好的检测效果,缺陷识别准确率高、速度快,可满足工厂对检测准确性和实时性的要求,实现丝饼表面缺陷的自动化检测.
Defect detection on surface of draw texturing yarn packages in gradient space

景军锋、张君扬、张缓缓、苏泽斌

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西安工程大学 电子信息学院, 陕西 西安 710048

机器视觉 丝饼 缺陷检测 梯度空间 图像信息熵

国家自然科学基金陕西省教育厅服务地方专项计划项目陕西省高校科协青年人才托举计划项目

6130127619JC01820180115

2020

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2020.41(2)
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